Trabajo de ingeniero de plataforma de datos

En Turing estamos buscando ingenieros de plataforma de datos remotos, que participarán en la arquitectura y la implementación de canalizaciones e infraestructura de datos nativos de la nube para permitir el análisis y el aprendizaje automático en conjuntos de datos enriquecidos. Obtén la oportunidad de trabajar con las principales empresas de EE. UU. y asciende rápidamente de rango.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Crear una arquitectura de datos escalable, incluyendo extracciones y transformación de datos.
  • Crear soluciones rentables y estratégicas mediante el desarrollo de una comprensión clara del costo de la plataforma de datos.
  • Diseñar y construir productos y flujos de datos para la expansión continua de la plataforma.
  • Escribir código de alto rendimiento, bien diseñado, validado y documentado.
  • Participar en iniciativas de limpieza y calidad de datos.
  • Crear canalizaciones de ingeniería de datos automatizadas.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura / Maestría en Ingeniería, Ciencias de la Computación (o experiencia equivalente).
  • Al menos 3+ años de experiencia en ingeniería de datos (con algunas excepciones para desarrolladores altamente calificados).
  • Experiencia en el desarrollo de canalizaciones de transmisión de datos en tiempo real utilizando Change Data Capture (CDC), Kafka y Streamsets/NiFi/Flume/Flink.
  • Competencia con tecnologías de big data como Hadoop, Hive, etc.
  • Experiencia con herramientas de captura de datos modificados como IBM Infosphere, Oracle Golden Gate, Attunity, Debezium.
  • Experiencia en diseño técnico de ETL, pruebas automatizadas de calidad de datos, control de calidad y documentación, almacenamiento, modelado y disputa de datos.
  • Experiencia en herramientas de automatización de Unix y DevOps como Terraform y Puppet, y experiencia en la implementación de aplicaciones en al menos uno de los principales proveedores de nube pública como AWS, GCP o Azure.
  • Amplia experiencia en el uso de RDMS y una de las bases de datos NoSQL, como MongoDB, canalizaciones ETL, Python, API de Java con Spring Boot y escritura de SQL complejos.
  • Habilidades en Python, Java y otras de desarrollo back-end.
  • Fluidez en el idioma Inglés para una comunicación efectiva.
  • Capacidad para trabajar a tiempo completo (40 horas a la semana) con una superposición de 4 horas con las zonas horarias de EE. UU.

Habilidades preferidas

  • Comprensión de los sistemas de datos o canalizaciones de datos.
  • Conocimiento sobre cómo mover modelos de ML entrenados a canalizaciones de datos de producción.
  • Buena comprensión de almacenamiento en la nube como Snowflake.
  • Utilizar prácticas modernas de desarrollo de código.
  • Experiencia con servicios y conceptos básicos de AWS (S3, IAM, grupos de escalado automático).
  • Conocimientos básicos de DevOps.
  • Conocimiento de los conceptos de modelado de bases de datos relacionales y habilidades de SQL.
  • Fuertes habilidades analíticas, consultivas y de comunicación.

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1Empleos de élite en EE. UU.

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Career Growth

2Crecimiento profesional

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Developer success support

3Asistencia al Desarrollador

Mientras estes emparejado, disfruta de asistencia 24/7 a los desarrolladores.

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  3. Recibe ofertas de trabajo

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    Una vez que seas parte de Turing, ya no tendrás que volver a buscar otro trabajo.

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¿Cómo convertirte en ingeniero de plataforma de datos?

La ingeniería de plataformas de datos es un tema amplio que abarca una variedad de títulos, con un enfoque principal en la construcción de infraestructuras confiables que permitan el flujo continuo de datos en un entorno basado en datos. Estas personas sirven como facilitadores de datos limpios y sin procesar de una variedad de fuentes, lo que permite a los empleados usarlos para tomar decisiones basadas en datos dentro de la empresa.

El proceso de diseño y construcción de sistemas de recopilación, almacenamiento y análisis de datos a gran escala se conoce como ingeniería de plataforma de datos. Es un rubro amplio con aplicaciones en casi todas las industrias. Las organizaciones pueden recopilar cantidades masivas de datos, pero necesitan las personas y la tecnología adecuadas para garantizar que los datos lleguen a los científicos y analistas de datos en forma utilizable.

Los ingenieros de plataformas de datos crean sistemas que recopilan, procesan y transforman datos sin procesar en información que los científicos de datos y los analistas comerciales pueden comprender en una variedad de situaciones. El objetivo final es hacer que los datos sean más accesibles para las empresas para que puedan evaluar y mejorar su desempeño.

¿Cuál es el alcance de la ingeniería de plataformas de datos?

Uno de los trabajos más demandados en la industria es el de un ingeniero de plataforma de datos remoto. Las empresas los tienen en alta estima en todos los sectores, y se les paga generosamente por su trabajo.

A medida que más empresas se suben al carro de Big Data y extraen datos para obtener información relevante, la demanda de trabajos relacionados con datos aumenta día a día. Los ingenieros que trabajan con datos no están exentos de esta regla. Las empresas buscan constantemente ingenieros de plataformas de datos calificados que puedan manejar grandes volúmenes de datos complejos para proporcionar información comercial relevante. El potencial de ingresos de los ingenieros de plataformas de datos también ha mejorado como resultado del trabajo que requiere un alto nivel de experiencia y habilidad en Big Data.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de los ingenieros de plataformas de datos?

El papel principal de un ingeniero de plataforma de datos es desarrollar y crear una infraestructura confiable para convertir datos en formas que los científicos de datos puedan interpretar. Además de producir algoritmos escalables para convertir datos semiestructurados y no estructurados en representaciones útiles, los ingenieros de plataformas de datos remotos deben poder reconocer tendencias en grandes conjuntos de datos. Los ingenieros de la plataforma de datos preparan y transforman los datos sin procesar para que puedan usarse con fines analíticos u operativos. Veamos los deberes de los trabajos de ingeniero de plataforma de datos remotos ahora:

  • Crear una arquitectura de datos escalable que incluya extracción y manipulación de datos.
  • Obtener una comprensión completa de los costos de la plataforma de datos para desarrollar soluciones rentables y estratégicas.
  • Generar productos de datos y flujos de datos para respaldar el crecimiento continuo de la plataforma de datos.
  • Participar en proyectos de limpieza y calidad de datos - crear canalizaciones de ingeniería de plataforma de datos automatizadas
  • Escribir código de alto rendimiento, bien diseñado, validado y documentado
  • Traducir diseños intrincados en requisitos tecnológicos y funcionales complicados.
  • Crear modelos y descubra patrones de datos ocultos
  • Integrar técnicas de gestión de datos en la estructura actual de la organización.
  • Ayudar al desarrollo de una infraestructura sólida con integración de terceros.
  • Producir servicios web escalables y de alto rendimiento para realizar un seguimiento de los datos.

¿Cómo convertirte en un ingeniero de plataforma de datos?

Con la combinación correcta de habilidades y experiencia, puedes comenzar o avanzar en tu carrera en ingeniería de plataformas de datos. Los ingenieros de plataformas de datos a menudo tienen una licenciatura en informática o un rubro relacionado. Un título puede ayudarte a construir una base sólida de conocimiento en este rubro en constante cambio. Una maestría también puede ayudarte a avanzar en tu carrera y abrirle las puertas a puestos mejor pagados.

Los ingenieros de plataformas de datos suelen estar formados en informática, ingeniería, matemáticas aplicadas o un rubro de TI relacionado. Debido a que el trabajo requiere un alto grado de conocimiento técnico, los posibles ingenieros de plataformas de datos pueden encontrar que un rubro de entrenamiento o una certificación son insuficientes.

Necesitarás conocimientos de diseño de bases de datos SQL y habilidades de programación en una variedad de lenguajes, incluidos Python y Java. Si ya tienes experiencia en TI o en un rubro relacionado, como matemáticas o análisis, un rubro de entrenamiento o una certificación pueden ayudarte a crear un CV para trabajos remotos de ingeniería de plataformas de datos.

Si no tienes experiencia previa con tecnología o TI, es posible que debas participar en un bootcamp intenso para demostrar tu comprensión de esta temática. En el caso de que aún no tengas un título de grado, es posible que debas inscribirte en un programa de pregrado. Si tiene un título universitario, pero no estás en un rubro relevante, deberás continuar buscando maestrías en análisis de datos e ingeniería de plataformas de datos.

Tendrás una mejor idea de cómo tu experiencia encaja en esa función si pasas algún tiempo revisando los anuncios de trabajo para ver qué buscan las empresas.

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Habilidades requeridas para convertirte en un ingeniero de plataforma de datos

Conoce las habilidades necesarias para poder realizar este trabajo.

1. Hadoop y Spark

La biblioteca de software Apache Hadoop es una plataforma que permite el procesamiento distribuido de enormes volúmenes de datos en grupos de dispositivos utilizando principios fundamentales de programación. Está diseñado para escalar desde un solo servidor hasta decenas de miles de dispositivos, cada uno con sus propias capacidades de procesamiento y almacenamiento. El framework es compatible con varios lenguajes de programación, incluidos Python, Scala, Java y R. Si bien Hadoop es la herramienta más poderosa para datos masivos, tiene ciertos inconvenientes, como el procesamiento retrasado y un alto grado de codificación. Apache Spark es un motor de procesamiento de datos que admite el procesamiento de secuencias o la entrada y salida de datos en tiempo real.

2. C++

C ++ es un lenguaje de programación relativamente básico, pero poderoso para calcular rápidamente grandes conjuntos de datos cuando no tiene un algoritmo preestablecido. Es el único lenguaje de programación capaz de procesar más de 1 GB de datos en nada más que un segundo. También puedes aplicar análisis predictivos en tiempo real para volver a entrenar los datos mientras mantiene constante el sistema de registro.

3. Almacenamiento de datos

Un almacén de datos es una base de datos relacional que se puede consultar y analizar para encontrar información. Su propósito es brindarle una perspectiva a largo plazo de los datos a través del tiempo. Una base de datos, por otro lado, actualiza los datos en tiempo real de forma regular. Los ingenieros de plataformas de datos deben estar familiarizados con las soluciones de almacenamiento de datos más destacadas, como Amazon Web Services y Amazon Redshift. AWS es una necesidad para prácticamente todos los trabajos de ingeniería de plataforma de datos remotos.

4. Azure

Azure es una plataforma en la nube de Microsoft que permite a los ingenieros de plataformas de datos crear aplicaciones de análisis de datos a gran escala. Tiene una solución de análisis integrada fácil de implementar que hace que las aplicaciones y los servidores de soporte sean bastante sistemáticos. El paquete incluye servicios prediseñados para todo, desde el almacenamiento de datos hasta el aprendizaje automático avanzado. Dado que Azure es tan popular, algunos ingenieros de plataformas de datos optaron por especializarse en él.

5. SQL y NoSQL

Para diseñar y administrar sistemas de bases de datos relacionales, el lenguaje de programación SQL es el estándar de la industria (tablas que constan de filas y columnas). Dependiendo de sus tipos de datos, como un gráfico o un texto, las bases de datos NoSQL no tabulares vienen en una variedad de formas y tamaños. Los ingenieros de plataformas de datos deben estar familiarizados con los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS), que es un programa de software que proporciona una interfaz a las bases de datos para el almacenamiento y la recuperación de información.

6. ETL (Extraer, Transferir, Cargar)

El proceso de tomar datos de una fuente, convertirlos en un formato que pueda examinarse y almacenarlos en un almacén de datos se conoce como ETL (Extract, Transfer, Load). Este enfoque utiliza el procesamiento por lotes para ayudar a los usuarios a evaluar los datos relevantes para una situación comercial específica. El ETL recopila datos de varias fuentes, les aplica reglas comerciales y luego coloca los datos transformados en una base de datos o plataforma de inteligencia comercial donde todos en la organización pueden acceder y emplearlos.

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¿Cómo obtener trabajos remotos de ingeniero de plataforma de datos?

Trabajar como programador puede ser bastante satisfactorio. Sin embargo, se requiere una sólida comprensión de los lenguajes de programación. Se sugiere que practiques hasta que logres la perfección. Además, tener una visión de producto es necesario para estar sincronizado con el equipo. La colaboración con los miembros del equipo y la priorización del trabajo de acuerdo con el objetivo a largo plazo se ven favorecidas por las buenas habilidades de comunicación.

Turing tiene los mejores trabajos remotos de ingeniero de plataforma de datos que pueden ayudarte a avanzar en tu carrera como ingeniero de plataforma de datos. Obtén trabajos de ingeniero de plataforma de datos remotos a largo plazo y de tiempo completo con mayores ingresos y progresión profesional uniéndose a la red de los mejores desarrolladores del mundo.

¿Por qué convertirte en ingeniero de plataforma de datos en Turing?

Oportunidades a largo plazo para trabajar para compañías estadounidenses increíbles e impulsadas por una misión con una gran compensación.

Trabaja en problemas técnicos y comerciales desafiantes utilizando tecnología de punta para acelerar el crecimiento de tu carrera.

Únete a una comunidad mundial de desarrolladores de software de élite.

Los compromisos de Turing son a largo plazo y de tiempo completo. Cuando un proyecto llega a su fin, nuestro equipo se pone a trabajar identificando el próximo para ti en cuestión de semanas.

Turing te permite trabajar según tu conveniencia. Tenemos horarios de trabajo flexibles y puedes trabajar para las principales empresas estadounidenses desde la comodidad de tu hogar.

Trabajando con las principales corporaciones estadounidenses, los desarrolladores de Turing ganan más que el pago estándar del mercado en la mayoría de las naciones.

¿Cuánto paga Turing a su ingeniero de plataforma de datos?

Turing puede ayudarte recomendándote un rango de salario que te permitirá establecerte en una posición lucrativa y a largo plazo. La mayoría de nuestras recomendaciones se basan en las circunstancias del mercado y las necesidades de nuestros clientes. Porque Turing cree en brindar las mejores oportunidades adecuadas a las personas. Como resultado, cada ingeniero de la plataforma de datos es libre de elegir su propio rango de precios en función de su talento y experiencia.

Preguntas Frecuentes

Somos una plataforma de empleos de largo plazo basada en Palo Alto California que permite a los desarrolladores de software más talentosos del mundo trabajar con las mejores empresas estadounidenses desde la comodidad de sus hogares. Nuestros directivos Jonathan Siddharth y Vijay Krishnan son ex-alumnos de Stanford y exitosos emprendedores de IA.

Después de cargar tu currículum, tendrás que pasar por tres pruebas: una evaluación de experiencia, una breve prueba de tus stacks tecnológicos y un desafío de programación en vivo. Una vez que pases estas pruebas, estarás listo para aplicar a una amplia gama de trabajos disponibles según tus habilidades.

No necesitas pagar ningún impuesto en los Estados Unidos. Sin embargo, es posible que debas pagar impuestos de acuerdo con las leyes fiscales de tu país. Además, tu banco podría cobrarte una pequeña comisión al depositar en tu moneda local.

En Turing, contratamos desarrolladores remotos en más de 100 tecnologías como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, entre otras. Además de ello, consideramos la experiencia laborar previa.

La comunicación es crucial para el éxito cuando se trabaja con clientes estadounidenses. Preferimos candidatos con un nivel B1 de inglés, es decir, aquellos que tienen la fluidez necesaria para comunicarse de manera oral y escrita sin problemas con nuestros clientes y hablantes nativos.

Actualmente, contamos solamente con vacantes para desarrolladores debido a la demanda de nuestros clientes. Es posible que en el futuro expandamos nuestra oferta a otros roles. Consulta frecuentemente nuestra página de carreras, puede ser que encuentres una posición que se adapte a tus habilidades y experiencia.

Nuestra diferenciación exclusiva radica en la combinación de nuestro modelo de negocio principal y nuestros valores. Para el avance de la AGI, Turing ofrece oportunidades de contratos temporales. La mayoría de los contratos para Consultores de IA tienen una duración máxima de 3 meses, con posibilidad de prórrogas mensuales — condicionadas a su interés, disponibilidad y a la demanda del cliente — hasta un máximo de 10 meses consecutivos. Para nuestro negocio Turing Intelligence, ofrecemos proyectos a largo plazo y de jornada completa.

No, el servicio es absolutamente gratuito para los desarrolladores de software que se registren.

Idealmente, un desarrollador remoto debe tener al menos 3 años de experiencia relevante para ser contratado por Turing, sin embargo, no cerramos las puertas a desarrolladores excepcionales. Realiza nuestras pruebas para averiguar si podemos ofrecerte alguna oportunidad emocionante.

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Liderazgo

En pocas palabras, Turing tiene como objetivo hacer que el mundo tenga igualdad de oportunidades. Turing fue fundada por los empresarios seriales de IA Jonathan y Vijay, cuya empresa anterior de IA (vendida con éxito) fue impulsada por un talento remoto excepcional. Turing tambien es respaldada por inversionistas innovadores de alto perfil como el primer CTO de Facebook (Adam D'Angelo), ejecutivos de Google, Amazon, Twitter y Foundation Capital.

Política de Igualdad de Oportunidades

Turing es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Turing prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades de trabajo a los empleados y solicitantes sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación sexual, la identidad o expresión de género, la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley.

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briefcase
Senior Fullstack Engineer - Backend Heavy

Job Overview

We are seeking a highly skilled Senior Full Stack Engineer with a strong focus on backend architecture and expertise in artificial intelligence (AI) to join our dynamic team. The ideal candidate will have 5-7 years of experience in designing, developing, and maintaining robust  full-stack applications, with deep expertise in Python, data structures, and backend database interactions, API design, authentication systems, and AI-driven technologies. You will play a critical role in architecting scalable, secure, and high-performance systems, integrating AI capabilities such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, large language model (LLM) APIs, and more to power our innovative solutions.

Key Responsibilities

● Design and implement scalable backend architectures for full-stack applications using Python and related frameworks (e.g., Django, Flask, FastAPI).
●  Develop and optimize complex data structures and algorithms to ensure efficient data processing and storage.
●  Architect and manage interactions with relational and non-relational databases (e.g., PostgreSQL, MongoDB) and vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate) to support application and AI functionality.
●  Design, develop, and maintain secure, efficient, and well-documented RESTful APIs and GraphQL endpoints, integrating AI-driven features such as RAG and LLM APIs.
●  Implement robust authentication and authorization mechanisms (e.g., OAuth, JWT, SSO) to ensure system security.
●  Collaborate with frontend developers to integrate backend services and AI-powered features with user interfaces, ensuring seamless end-to-end functionality.
●  Develop and integrate AI solutions, including RAG pipelines, LLM API integrations (e.g., OpenAI, Hugging Face), and vector database queries for enhanced data retrieval and processing.
●  Perform data labeling, classification, and model training for AI-driven applications, ensuring high-quality datasets and model performance.
● Conduct red teaming exercises to evaluate and improve the security and robustness of AI systems and backend infrastructure.
●  Write clean, maintainable, and testable code, adhering to best practices and coding standards.
●  Design, implement, and maintain CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of backend and AI-driven applications, ensuring rapid and reliable delivery.
●  Optimize application and AI model performance, troubleshoot issues, and ensure high availability and reliability.
●  Mentor junior engineers, conduct code reviews, and contribute to architectural decisions, including AI strategy.
●  Stay updated on industry trends, emerging AI technologies, and backend development practices to recommend improvements and innovations.

Qualifications

● Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent experience).
●  5-7 years of professional experience in full-stack development, with a strong emphasis on backend systems.
●  Expertise in Python and its ecosystems (e.g., Django, Flask, FastAPI) for building scalable applications.
●  Strong understanding of data structures, algorithms, and software design principles.
●  Extensive experience with database management, including SQL (e.g., PostgreSQL, MySQL), NoSQL (e.g., MongoDB, Redis), and vector databases (e.g., FAISS, Quadrant, Pinecone, Weaviate).  
●  Solid understanding of embeddings and how these work with vector databases
●  Proven ability to design and implement secure APIs (REST, GraphQL) and authentication systems (OAuth, JWT, etc.).
●  Experience with AI technologies, including RAG, LLM APIs (e.g., OpenAI, Hugging Face), vector databases, and model training/classification.
●  Familiarity with data labeling, preprocessing, and red teaming for AI model development and evaluation.
●  Knowledge of frontend technologies (e.g., JavaScript, React, Vue.js) to collaborate effectively with frontend teams.
●  Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP) and containerization (e.g., Docker, Kubernetes) is a plus.
●  Strong problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.
●  Excellent communication skills and a passion for mentoring and knowledge sharing.


Preffered Skills

● Experience with microservices architecture and distributed systems.
●  Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices.
●  Familiarity with testing frameworks (e.g., pytest, unittest) and writing automated tests for both backend and AI components.
●  Understanding of AI security best practices, including red teaming and compliance standards (e.g., GDPR, OWASP).
●  Good understanding of AI techniques (e.g. (CoT, reasoning, MCP)
●  Contributions to open-source AI or backend projects or a strong portfolio showcasing relevant work.
●  Experience with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or similar for building AI driven applications.

Interview Process

  • 1-2 technical rounds with the client

Offer Details

  • Full-time contractor (no benefits)
  • Remote only, full-time dedication (40 hours/week)
  • Required 4-6 hours overlap with Pacific Timezone
  • Competitive compensation package.
  • Opportunities for professional growth and career development.
  • Dynamic and inclusive work environment focused on innovation and teamwork


-
11-50 employees
DjangoFlaskFastAPI+ 5
briefcase
Senior Fullstack Engineer - Frontend Heavy

Job Overview We are seeking a highly skilled Senior Full Stack Engineer with a strong focus on backend architecture and expertise in artificial intelligence (AI) to join our dynamic team. The ideal candidate will have 5-7 years of experience in designing, developing, and maintaining robust  full-stack applications, with deep expertise in Python, data structures, and backend database interactions, API design, authentication systems, and AI-driven technologies. You will play a critical role in architecting scalable, secure, and high-performance systems, integrating AI capabilities such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, large language model (LLM) APIs, and more to power our innovative solutions.  

Key Responsibilities

● Design and implement scalable backend architectures for full-stack applications using Python and related frameworks (e.g., Django, Flask, FastAPI).
●  Develop and optimize complex data structures and algorithms to ensure efficient data processing and storage.
●  Architect and manage interactions with relational and non-relational databases (e.g., PostgreSQL, MongoDB) and vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate) to support application and AI functionality.
●  Design, develop, and maintain secure, efficient, and well-documented RESTful APIs and GraphQL endpoints, integrating AI-driven features such as RAG and LLM APIs.
●  Implement robust authentication and authorization mechanisms (e.g., OAuth, JWT, SSO) to ensure system security.
●  Collaborate with frontend developers to integrate backend services and AI-powered features with user interfaces, ensuring seamless end-to-end functionality.
●  Develop and integrate AI solutions, including RAG pipelines, LLM API integrations (e.g., OpenAI, Hugging Face), and vector database queries for enhanced data retrieval and processing.
●  Perform data labeling, classification, and model training for AI-driven applications, ensuring high-quality datasets and model performance.
● Conduct red teaming exercises to evaluate and improve the security and robustness of AI systems and backend infrastructure.
●  Write clean, maintainable, and testable code, adhering to best practices and coding standards.
●  Design, implement, and maintain CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of backend and AI-driven applications, ensuring rapid and reliable delivery.
●  Optimize application and AI model performance, troubleshoot issues, and ensure high availability and reliability.
●  Mentor junior engineers, conduct code reviews, and contribute to architectural decisions, including AI strategy.
●  Stay updated on industry trends, emerging AI technologies, and backend development practices to recommend improvements and innovations.

Qualifications

● Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent experience).
●  5-7 years of professional experience in full-stack development, with a strong emphasis on backend systems.
●  Familiarity in Python and its ecosystems (e.g., Django, Flask, FastAPI) for building scalable applications.
●  Strong understanding of data structures, algorithms, and software design principles.
●  Extensive experience with database management, including SQL (e.g., PostgreSQL, MySQL), NoSQL (e.g., MongoDB, Redis), and vector databases (e.g., FAISS, Quadrant, Pinecone, Weaviate).
●  Solid understanding of embeddings and how these work with vector databases
●  Proven ability to design and implement secure APIs (REST, GraphQL) and authentication systems (OAuth, JWT, etc.).
●  Experience with AI technologies, including RAG, LLM APIs (e.g., OpenAI, Hugging Face), vector databases, and model training/classification.
●  Familiarity with data labeling, preprocessing, and red teaming for AI model development and evaluation.
●  Expertise in  frontend technologies (e.g., JavaScript, React, Vue.js) to collaborate effectively with backend teams.
●  Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP) and containerization (e.g., Docker, Kubernetes) is a plus.
●  Strong problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.
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Preffered Skills

● Experience with microservices architecture and distributed systems.
●  Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices.
●  Familiarity with testing frameworks (e.g., pytest, unittest) and writing automated tests for both backend and AI components.
●  Understanding of AI security best practices, including red teaming and compliance standards (e.g., GDPR, OWASP).
●  Good understanding of AI techniques (e.g. (CoT, reasoning, MCP)
●  Contributions to open-source AI or backend projects or a strong portfolio showcasing relevant work.
●  Experience with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or similar for building AI driven applications.  

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